Caching, Streaming, Batch, Prompt Compression
Production performans teknikleri: response caching, prompt caching (vendor), streaming UI, batch processing, prompt compression.
Şükrü Yusuf KAYA
9 dakikalık okuma
İleri4 Performans Tekniği
Aynı/çok benzer sorgu daha önce yapıldıysa cache'den döndür.
import hashlib, redis cache = redis.Redis() def cached_llm(prompt: str) -> str: key = "llm:" + hashlib.sha256(prompt.encode()).hexdigest() cached = cache.get(key) if cached: return cached.decode() response = llm(prompt) cache.setex(key, 3600, response) # 1 saat TTL return response
Akıllı: Semantic similarity ile fuzzy match (Vector DB).
Stack: Response cache (Redis) + Vendor cache (system prompt) + Streaming UI + Batch (offline). Bunlar birlikte production maliyetinin %60-80'ini kurtarır.
Yorumlar & Soru-Cevap
(0)Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...
İlgili İçerikler
1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş
Bu Eğitim Hakkında ve Verimli Çalışma Yöntemi
Öğrenmeye Başla1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş
Yapay Zekâ → Üretken AI → LLM: Bağlamsal Harita
Öğrenmeye Başla1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş